强化学习（Reinforcement Learning, RL）是人工智能领域的重要分支，模拟器作为训练核心工具，为算法提供了安全、可控的实验环境。以下是关键知识点：
1. 拓扑结构与功能 🌐
- 环境建模：模拟器通过数学模型还原现实场景（如机器人路径规划、游戏AI决策）
- 状态空间：支持连续/离散状态表示，示例：RL_Simulator_架构图
- 奖励机制：动态调整奖励函数以引导智能体行为
2. 核心组件 🔧
| 模块 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
| 状态观测器 | 实时采集环境数据 | 使用ROS2集成 |
| 动作执行器 | 控制智能体行为 | 支持PyTorch/TensorFlow接口 |
| 奖励计算器 | 定义任务目标 | 可配置多目标优化策略 |
3. 应用场景 🌍
- 游戏AI开发：AlphaStar 的训练环境
- 工业自动化：RL_Simulator_工厂 案例研究
- 自动驾驶：CARLA 模拟平台
📌 建议结合深度强化学习教程 了解进阶实现